研究背景与重要性
道路目标检测是LiDAR点云的重要应用方向之一。 随着城市交通系统复杂性的增加和智能交通管理需求的增长， 针对道路目标的检测技术在现代测绘领域中的重要性愈发突出。 汽车和行人等道路目标的检测技术在自动驾驶和交通管理中均起着至关重要的作用。
自动驾驶
高精度障碍物检测
交通管理
智能交通系统
测绘应用
三维空间信息获取
现有技术面临的挑战
LiDAR点云的局限性
数据稀疏性问题
- • 点云数据过于稀疏
- • 密度分布不均匀
- • 远距离目标点云更稀疏
- • 小目标信息不足
信息缺失
- • 缺乏RGB图像的纹理信息
- • 颜色信息丢失
- • 表面细节不足
- • 语义信息有限
检测性能问题
小目标检测困难
小目标点云稀疏，特征不明显
远距离目标挑战
远距离目标信息不完整
复杂场景适应性差
复杂道路环境误检漏检率高
具体表现
高误检率
在复杂道路环境下，由于缺乏纹理信息， 容易将背景物体误识别为目标
高漏检率
小目标和远距离目标由于点云稀疏， 容易被忽略或检测不到
现有点云检测方法分析
点云检测方法分类
基于规则数据形式
- • 鸟瞰视图(BEV)转换
- • 距离视图(RV)表示
- • 体素(Voxel)化处理
- • 利用二维卷积神经网络
代表模型：VoxelNet, SECOND, PointPillars
基于不规则数据形式
- • 直接处理原始点云
- • 保留丰富几何信息
- • 专门设计的点云网络
- • 避免信息损失
代表模型：PointNet, PointRCNN, VoteNet
现有方法的局限性
规则数据形式方法
- • 点云转换过程中信息丢失
- • 特征表示模糊化
- • 空间分辨率受限
- • 难以保持原始几何关系
不规则数据形式方法
- • 仅在简单场景表现良好
- • 复杂环境适应性差
- • 缺乏纹理和颜色信息
- • 计算复杂度较高
多模态融合的必要性
RGB图像能够提供丰富的目标颜色和纹理信息， 有效地融合两种数据不仅能够克服各自的局限性， 还可以极大地提升数据的信息量，显著提高复杂场景下的目标检测准确性。
数据级融合
原始数据层面融合
特征级融合
高维特征层面融合
结果级融合
检测结果层面融合
本文提出的EPG2LFusion方法
方法总体架构
本文以PointRCNN作为基线网络， 提出了一种基于RGB图像和LiDAR点云的 双分支多阶段融合检测网络EPG2LFusion。 该网络通过融合RGB图像的丰富纹理特征来弥补LiDAR点云稀疏性的不足。
图像分支
WaveDSConv卷积模块
点云分支
PointRCNN基线网络
创新一：WaveDSConv模块
解决问题
现有卷积神经网络提取图像特征时 普遍受到感受野限制的问题
技术特点
- • 结合小波变换卷积
- • 融合深度可分离卷积
- • 增强图像全局特征提取
- • 提升融合后检测性能
创新二：G2L-Fusion模块
解决问题
点云和图像两种不同模态数据 难以直接融合的问题
技术特点
- • 通过投影矩阵建立点-像素对应
- • 利用通道注意力机制
- • 多阶段融合全局和局部信息
- • 有效处理模态差异
技术实现细节
小波变换卷积
利用小波变换的多尺度分析能力， 提取图像的多频率特征信息
深度可分离卷积
减少参数量和计算复杂度， 同时保持特征提取能力
通道注意力机制
自适应地调整不同通道的权重， 突出重要特征信息
实验结果与性能评估
实验设置
数据集
- • 使用KITTI基准数据集
- • 道路目标检测标准测试集
- • 包含真实道路场景数据
- • 标准化评估指标
检测类别
- • 汽车(Car)
- • 行人(Pedestrian)
- • 骑行者(Cyclist)
- • 多难度级别评估
性能评估结果
总体平均检测精度
所有类别的平均检测精度， 相比基线网络提升了4.88%
行人检测精度
中等难度下的行人目标检测精度， 与现有先进算法相比具有竞争性
性能优势分析
小目标检测改善
通过融合RGB图像纹理信息， 显著提高了小目标的检测准确率
远距离目标提升
利用图像的丰富信息补充 远距离点云稀疏的不足
复杂场景适应性
在复杂道路环境下 误检率和漏检率显著降低
与基线网络对比
PointRCNN基线
平均检测精度
EPG2LFusion
平均检测精度
实际应用与发展前景
应用领域
自动驾驶
环境感知系统， 障碍物检测， 路径规划支持
智能交通
交通流量监测， 违章检测， 交通管理系统
安防监控
智能监控系统， 异常行为检测， 安全预警
技术优势
多模态融合优势
- • 结合点云几何信息和图像纹理信息
- • 互补优势，提升检测精度
- • 增强复杂场景适应性
- • 降低误检和漏检率
算法创新优势
- • WaveDSConv增强全局特征提取
- • G2L-Fusion有效处理模态差异
- • 多阶段融合策略
- • 端到端训练优化
发展前景
技术发展方向
结合更多传感器模态， 如雷达、热成像等； 提升实时处理能力； 增强恶劣天气适应性
应用拓展
扩展到更多目标类别； 支持动态目标跟踪； 集成到完整自动驾驶系统